技術者 / 企業研究者(因果推論、意思決定のための機械学習)。博士(情報学)← 社D ← JTBC ← 航空宇宙工 / バイオリン / ジャグリング / ロボコン / スマブラ / 自作キーボード / 3Dプリンタ / 筋トレ / 立ち読み / タイパ育児

東京
Joined October 2009
今は亡きMoments機能で作ってた書籍紹介ツイートまとめておくか
博論をまとめるときにパラパラ参照した本の一つ。不確実性・確率とは何かという哲学議論から始まり、不確実性の下での人間の(合理的な)意思決定を記述するモデル化として、定番の期待効用理論(vNM定理)やその後の最新の行動経済理論を紹介しながら、再度確率とは何かに迫っていく、というお話。
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強そうな本をいただきました。 最近発展著しいLLM(等)の事後学習の話を中心に、「次の単語予測器」以上の、役に立つモデルに仕上げる部分の話がきれいにまとまっていると思います。スケーリングの話もカバーされているのは嬉しい。 『基盤モデルのための強化学習』和地 瞭良 amazon.co.jp/%E5%9F%BA%E7%9B…
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留学させてもらっておいてM1で急に帰国。2歳で根性っぽい選択すべきだったか インドの農村の最も裕福な層の家庭に女の子として生まれた。 インド → イギリス → インドで暮らした。 孫6人と、ひ孫ひとりに恵まれた。 引退したあと、88歳のときてんかんの合併症 #80億分の1 1in8b.life/ja/s/d-IND-88-F-r…
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一方で例えばデベが持ってたら駅前が無味乾燥なオフィスビル・タワマン・ホテルになり、個人が持ってたら広大な駐車場みたいな意味わからん使い方するリスクがある。一定の倫理と長期目線のある寺が街の価値を守っていることで吉祥寺が特徴的な街になってるって話でもありそう tsuchiya-masatada.com/blog/%…
吉祥寺って罪深い街だよな 駅前の一等地には、月窓寺・光専寺・蓮乗寺という3つのお寺の所有地が広がっていて、ほぼ借地権付建物なんだぜ しかも、吉祥寺駅前の商業地は人気が高く、キャップレートも都心23区の商業地に匹敵するほど低い水準で評価されている 土地の権利関係と収益性を考えると、吉祥寺駅近の所有権物件ってだけで面白いよね、普通に ※画像は寺院所有地の概略イメージ
Readers added context they thought people might want to know
吉祥寺駅と記載されているが、 ・線形が不自然に真っ直ぐになっている ・京王井の頭線のホーム及び線路が存在しない ・井の頭恩賜公園の位置が駅に近すぎる 以上のことから生成AIによる画像と思われる点に注意が必要。 google MAPでの吉祥寺駅の衛星写真 maps.app.goo.gl/ekpnqrjXAS6soD… 京王井の頭線吉祥寺駅は
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外部記憶装置としての自作LLM wikiシステムと自作の「ミーティングを傍聴して今必要そうな情報をwikiから拾ってきてそっと教えてくれる君」が便利すぎて無いと仕事に支障が出るんだが、みんなこのシステムなしでどうやって仕事してんの?
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幾何は図を描くのをサボってるから直観が身につかないんだ、と基本思っているが、描いても直観が湧かない、よくわからない、何ならそもそも描けない、だから描いても意味ないから描かないだけ、みたいな人もいるのかもしれない。教育、すべては因果ではなく均衡の可能性があってむずい
わからないというか、決まらない(幾何拘束されていない)、ですね。どこがどこに決められているのか把握することはほぼ必須のはず、するとεが拘束されていないことも気付くはず。問題の図を信用せずいろいろ描いてみる訓練が重要と思います。慣れると脳内で連続的に変形できる
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幾何は授業で無双していたくらいなので多少は図形的な頭の回転が速い方なのだろうとは思っているが、テストなら所詮は有限の組み合わせしか候補ないので全部描いてみればいいだけなんだよな。設計とかで果てしない自由度からカタチに落とし込む創造性に比べればやるだけの話。 xitter.cf/akira_dev/status/19556…
小3くらいの頃に大阪日本橋で見たリンク機構というものに感動して工学を志した日や、解けた人に回答させるスタイルの中学の幾何の授業の問題2/3くらい一人で回答していた頃のアレを3Dプリンタで取り戻そうとしているのかもしれない
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失敗を許容できるリーダーが必要、なのではなく、学びがあった失敗と無意味だった失敗を弁別できる知性をもったリーダーが必要なのではないかと思っている。
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低脂質・高タンパク・一定のおいしさを追求するとサラダチキン納豆ホッケ干物ローストポークとかで塩分多めになる。このクアドリレンマ?の定式化って世界初ですか?
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反例弱くね?これだから身体感覚に接地していない行列演算ヤローはよぉ〜
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仮説:評価基準のベクトルの向きの認識が人ごとに(微妙に)違う→それぞれの認識の向きに「改善」するので、それと同じ基準で自己評価すれば上位になる。改善と評価の基準が同じであれば自然とそうなる。バイアスを補正するには物差しのバラツキを認識する必要があって結構難しい。
不思議なことにどの会社で誰に聞いても自分は上位30%にいるって自己評価するんだけど実際は半分が下位50%にいるんだよね(当たり前体操) 人間自分が一番大事だからどうやっても自己評価自己認識って高くなっちゃう。
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これクソ面白いのでは?いや自明か・・・?を行き来していたが、発表ポスター提出の日に面白い自信が出てきた
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わからないというか、決まらない(幾何拘束されていない)、ですね。どこがどこに決められているのか把握することはほぼ必須のはず、するとεが拘束されていないことも気付くはず。問題の図を信用せずいろいろ描いてみる訓練が重要と思います。慣れると脳内で連続的に変形できる
角度は置いとくとして こういう具体化すれば解ける系の問題って子どもがこのテクニック使えるって判断するの難しいので教えたことないけど、レベル高いところだと教えてるのかな 分からないところをなんでも適当な数字にするって現象起きないのかな? 子どもがアイデア出すのは大歓迎だけど
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Opusに投げたらこんな動画3分でできるので教育者のみなさまはぜひご活用を
専用のツールがあってダメだった いや専用のじゃ無いんだろうけど… (わかりやすくていいけど)
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発想力の問題と思うのは思考停止。思考の流れがちゃんとある。εが決まらないはず→ε=0とおいて特殊解を出す(中受なら数値だけ回答するのでここで終了)→それがεによらない一般解であると仮定→周長一定のはずなので鎖をイメージして動かす→矛盾なし、検証完了 xitter.cf/akira_dev/status/21113…
εがわからなくないか? → εは何でもいいはず → εは(限りなく)0でもいいはず → ただのL字 みたいなのは中受だとよくやるよね。
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データ分析における直観が得られそうな本ですね👀 #pr
著者よりも情報が早い方が・・・! 『因果機械学習入門』という本を書きました! 機械学習を用いて個別化された因果効果を推定する手法群を中心に、「データからよりよい意思決定を行う」ための因果推論とその周辺を、意思決定理論を土台に体系的に解説しています。 使う側としては因果推論でも強化学習でも何でもよいのに、個別に勉強して選べるレベルまで理解するのは大変なので1冊にしました!(ただし濃縮されているので個々の本を読むよりお手軽かというと・・・) ぜひご予約お願いします!!! 目次↓
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順調に締め切りが重なりつつあるが故にツイートが捗る
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「YouTubeのコメント欄にいる馬鹿」をどうにかする必要性に対する信念、興味深いです。
それはそうなんだけど、 YouTubeのコメント欄とかで「この部分を0にしたら解ける」とか言ってる馬鹿はどうにかならんかね? それはそうなんだけど、そのうえで答えから逆算してじゃあなぜここは数値が変わっても成立するのかを考えるのが面白いところだろうがよう!! その面白み奪うの違うだろ!
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εがわからなくないか? → εは何でもいいはず → εは(限りなく)0でもいいはず → ただのL字 みたいなのは中受だとよくやるよね。
小学生の問題なんだけど、 分かる人いますか?
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一応脳内で鎖をイメージして検証する
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そこは物理的直観ですね。現実の物理量に対応させることができる実数値の量が不連続に変化することは基本ないだろうという。(だからこそ相変化は物理的に面白いわけですが) xitter.cf/siroseumi/status/21114…
限りなく0でも正しいので、丁度0でも正しいです!は怖いですよ? そもそもわからないところは□cmとすればいい話です(こっちの方が「中受でよくやる」) まあ今回は丁度0でも正しくなるのでいいですけど
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いろいろ動かして考えろ、というのはそういえば塾ではなく父親に教わった気がする。物理的直観みたいなやつは割と父由来かもしれん。そういうの教えるのも得意だと思っているが、答え合わせは(3歳児が中受するかもしれない)10年後くらいやね
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